Ao ler este artigo, percebi que, após tanto tempo brincando com versões de modelos e comprimentos de contexto, na verdade estávamos sempre otimizando a velocidade da linha de produção, mas esquecendo de instalar a porta de controle de qualidade. A abordagem do Hermes é bastante engenhosa, vale a pena tentar.

> Título original: Como Corrigir o AI Slop (Usando Hermes)
> Autor original: @EXM7777
> Tradução: Peggy
>




Nota do editor: A "lixo" gerada por IA muitas vezes é atribuída a prompts inadequados, modelos não suficientemente robustos ou contexto incompleto. Mas este artigo apresenta um julgamento mais próximo de um sistema de engenharia: o problema não está no lado da entrada, mas no lado da saída.




O autor acredita que muitas pessoas já tentaram repetidamente reescrever prompts, atualizar modelos, ativar memórias, empilhar arquivos de contexto, mas o AI slop ainda continua ocorrendo. A razão é que esses métodos estão otimizando a "geração" em si, mas não estabeleceram um mecanismo de controle de qualidade estável. Assim como uma fábrica não depende apenas do toque dos trabalhadores para decidir se um produto deve sair, o AI